Kilitlenmeyi Çözme Tekniği
Kilitlenmeyi Çözme Tekniği
Akış şemalarında, önerildiği gibi sıra bağımlı ve hiyerarşi içi bağımlı bileşenler için kilitlenme çözme konusunu ele aldık.
Dönem bağımlılığı için kilitlenme çözünürlüğü, üç boyutlu bir şekle yol açtığı için dikkate alınamadı. Ayrıca, daha yüksek frekans periyodunun bileşeni, daha düşük frekans periyodu bileşenlerinin toplam fonksiyon değerleri olarak girdi alır.
Burada, toplu periyotlar ve frekans katmanlarının tümü bilgi sistemine özeldir. Ancak örnek frekans periyotları dikkate alınarak periyot bağımlılığı üç boyutlu bir şekil ile gösterilmeye çalışılmıştır. Bir bileşen düğümünün yürütülmesi diğerinin sonucuna ihtiyaç duyduğunda ve tersi durumda, tek çözüm, kilitlenme durumunu oluşturan bileşen düğümünü çoğaltmaktır.
Proje geliştirme süreci ve devam eden iş süreci için faaliyet şemasının tasarımı için otomatik, jenerik metodolojiler geliştirmeye çalışılır. Diğer akış şemaları, önerilen metodolojilerden herhangi biri kullanılarak bağımsız olarak veya oluşturulan akış diyagramında küçük değişiklikler yapılarak üretilebilir.
İki metodolojinin önerisi, birbirinin doğruluğunu ve eksiksizliğini doğal bir şekilde doğrulamaya yardımcı olur. Önerilen metodolojiler, diğer diyagramların ihtiyaçlarına göre uyarlanmak üzere otomatik ve esnektir.
Yönlendirilmiş akış grafiğinde tek bir kaynaktan bir hedefe giden en uzun yolları hesaplamak için çok sayıda algoritma bulunduğundan, aktivite şemasının kritik yol hesaplaması önerilen metodolojilerde tartışılmamıştır. Bahsedilen çözüm yalnızca düşündürücü bir kılavuz olduğundan, önerilen teknik kilitlenmenin çözümünü açıkça tartışmamıştır.
Yeni Bir Kümeleme Algoritması
Yüksek boyutlu veri kümelemede sübjektivite ve zorluk problemini çözmek için etkili bir yöntem bulmak amacıyla, Karınca Kolonisi Optimizasyonu algoritmasına dayanan yeni bir yöntem olan geliştirilmiş Projeksiyon Takip algoritması tanıtıldı. Karınca kolonisi optimizasyon algoritması, PP’de öngörülen indekslerin işlevini optimize etmek için kullanıldı.
Karınca kolonisi optimizasyon algoritması, güçlü bir küresel optimizasyon yeteneğine sahiptir ve PP yöntemi, otomatik hedef tespiti ve sınıflandırması için yüksek boyutlu verilerden istatistiksel olarak anlamlı özellikler çıkarmak için güçlü bir tekniktir.
Uygulama sonuçları, yöntemin nesnel ağırlık, yüksek çözme gücü ve kararlı sonuç ile seçimi daha fazla nesnellik ve rasyonellik ile tamamlayabildiğini göstermektedir. Çalışma, yüksek boyutlu veri kümelemesi için yeni bir algoritma sunmaktadır.
Kümeleme problemlerinde acil çözüm gerektiren bir problem olarak, yüksek boyutlu verilerle başa çıkmak için etkili bir yöntem bulmak her geçen gün daha da önem kazanmaktadır. Bu durum ilgili çalışmaya olan ihtiyacı ortaya çıkarmıştır. Bugüne kadar, ilgili alanlardaki araştırmacıların dikkat ve çabalarıyla birçok algoritma ve model önerilmiştir.
Bu algoritmaların ve modellerin çoğu, bulanık küme yöntemi, gri küme yöntemi, YSA (yapay sinir ağı) seçimi, temel bileşen analizi yöntemi, madde-eleman analizi gibi diğer yeni konuların, sınır konuların ve çapraz konuların bilgisine dayanmaktadır.
Bir dereceye kadar, tüm bu çalışmalar kümelenmeyi doğurur. Ancak, kullanılan yöntemlerin çoğunun kendi eksiklikleri vardır. Örneğin, bulanık küme kapsamlı seçimi, negatif olmayan, toplam ilkesini ve yakınsak ilkesini karşılayamaz. Ve yukarıdaki modellerin çoğunda öznellik eksiklikleri var. Bu yönde yapılacak daha çok şey var. Durum, ilgili araştırmalara duyulan ihtiyacı işaret etti.
Deadlock çözüm yöntemleri
Deadlock ne demek
Deadlock nasıl önlenir
Deadlock C#
Deadlock dizi
Check deadlock ne demek
SQL tablo kilitlenmesi
Deadlock SQL
PP (Project Pursuit), yüksek boyutlu veri setlerinin “ilginç” projeksiyonları, bu tür projeksiyonların makine tarafından bulunması ve bunların parametrik olmayan uydurma ve diğer veri-analitik amaçlar için kullanılması ile ilgilidir. Daha yüksek boyutlara giden en güçlü yöntem olarak karşımıza çıkıyor.
PP’nin en heyecan verici özelliği, yüksek boyutlu uzayın çoğunlukla boş olmasından kaynaklanan “boyutsallığın lanetini” atlayabilen çok az sayıdaki çok değişkenli yöntemlerden biri olmasıdır.
Ek olarak, daha ilginç PP yöntemleri ilgisiz (yani gürültülü ve bilgi açısından zayıf) değişkenleri göz ardı edebilir. Bu, minimum yayılan ağaçlar, çok boyutlu ölçekleme ve çoğu kümeleme tekniği gibi kesişen mesafelere dayalı yöntemlere göre belirgin bir avantajdır. PP yöntemlerinin ciddi bir dezavantajı vardır: öngörülen dizinlerin işlevini optimize etmek zordur.
Bu eksikliğin üstesinden gelmek için bir Karınca Kolonisi Optimizasyonu (ACO) algoritması tanıtıldı. ACO, NP-zor kombinatoryal optimizasyon problemleri için en uygun çözümleri bulmada dağıtılmış hesaplama, otokataliz (pozitif geri besleme) ve yapıcı açgözlü buluşsal yöntemi birleştiren yeni popülasyon tabanlı bir algoritma grubudur.
ACO, çoğu kombinatoryal optimizasyon problemine başarıyla uygulanmıştır, örn. TSP (Gezgin Satıcı Problemi), JSP (Job-shop Çizelgeleme Problemi), QAP (İkinci Dereceden Atama Problemi), SOP (Sıralı Sipariş Problemi) vb. Burada, öngörülen indeks optimizasyonu problemini çözmek için önerilen bilgi entropisine dayalı ACO kullanılmıştır.
Bildiri şu şekilde düzenlenmiştir. İlerleyen bölümde PP ve ACO’nun genellemelerine dikkat edilmiştir. Ardından, geliştirilmiş PP’ye dayalı kümeleme modeli kurulmuştur. Son olarak pratikteki uygulaması tanıtılmış ve önerdiğimiz yöntemin avantajlarına dikkat çekilmiştir.
PP teknikleri başlangıçta önerildi ve denendi. PP’nin orijinal amacı, belirli bir amaç fonksiyonunu veya projeksiyon indeksini sayısal olarak maksimize ederek yüksek boyutlu bir nokta bulutunun “ilginç” düşük boyutlu projeksiyonlarını makineyle seçmekti.
PP’nin en heyecan verici özelliği, yüksek boyutlu uzayın çoğunlukla boş olmasından kaynaklanan “boyutsallığın lanetini” atlayabilen çok az sayıdaki çok değişkenli yöntemlerden biri olmasıdır. Ek olarak, daha ilginç PP yöntemleri, ilgisiz (yani, gürültülü ve bilgi açısından zayıf) değişkenleri göz ardı edebilir.
Bu, minimum yayılan ağaçlar, çok boyutlu ölçekleme ve çoğu kümeleme tekniği gibi araya giren mesafelere dayalı yöntemlere göre belirgin bir avantajdır. PP, tek boyutlu istatistiksel teknikleri daha yüksek boyutlara taşımak için en güçlü yöntem olarak karşımıza çıkıyor. PP yöntemleri birçok alanda başarıyla uygulanmıştır.
X, F dağılımına sahip d boyutlu bir rasgele değişken ise, o zaman (1) A’nın satır vektörleri birbirine ortogonal ise bir ortogonal izdüşüm tanımlayın Z=AX, FA dağılımına sahip bir k-boyutlu rasgele değişkendir . Eğer k=1 ise, A bir satır vektörü olan aT’ye indirgenir ve küçük Fa harflerini kullanırız.
Check deadlock ne demek Deadlock C# Deadlock çözüm yöntemleri Deadlock dizi Deadlock nasıl önlenir Deadlock ne demek Deadlock SQL SQL tablo kilitlenmesi